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Minimal and scalable research codebase in JAX, designed for rapid iteration on frontier research in LLM and other autoregressive models.

解決する課題

Simplyは、人間とAIエージェントの両方が簡単に変更・反復できる、最小限でスケーラブルなコードベースを提供することで、フロンティアLLM研究を加速するように設計されています。新しいオプティマイザー、トレーニング損失、RLアルゴリズムなどの新しいアイデアを実装・テストするために必要な時間を、複雑な抽象化や重い依存関係を取り除くことで短縮します。

仕組み

JAXで構築されたこのプロジェクトは、研究者が迅速にプロトタイプを作成できる自己完結型の環境を提供します。トレーニング、評価、および(gRPCを介した)サービングのためのさまざまなツールが含まれており、ローカルマシン、Google Cloud TPU、およびXPKを使用したGKEでの実験の実行をサポートしています。また、長期的な自律研究のための組み込みエージェントハーネスとAmplioハーネスも備えており、AIエージェントがコードを読み、変更を提案し、自律的に実験を実行できるようにします。

対象者

LLM研究用の最小限のコードベースを求めるAI研究者や開発者、および自動化された研究タスクを実行できるAIエージェントを開発している人々。

ハイライト

  • ミニマリストデザイン: 最小限の抽象化でJAXを使用し、コードを読みやすく、ハックしやすくします。
  • エージェント対応: AIエージェントが研究実験を自律的に反復できる環境として特別に設計されています。
  • スケーラブルなインフラストラクチャ: 高性能トレーニングのためのTPUおよびGKE統合をサポートします。
  • ソース付きモデルズー: GLM-5、Kimi K3、Qwen3.8などのアーキテクチャ向けの自己完結型モデルプラグインが含まれています。
  • 研究ベンチマーク: AIエージェントの研究能力をベンチマークするための11のスコア付き研究タスクのスイートを提供します。
  • Amplioハーネス: 永続性とWeb UIを備えた、長期的な研究のためのGoベースのエージェントハーネス。

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